线性神经网络 2-5-2 BP网络 BP学习(训练)算法.ppt

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1、例例 2-5-2MBP网络BP学习(训练)算法1BP神经网络 结构结构 模型模型三层三层BP网络网络 Matlab 用 符 号典型结构一例2BP网络BP算法学习(训练)网络输入样本集：u=-1-1 2 2;0 5 0 5 输出样本集：d=-1 -1 1 1 3 网络训练函数网络训练函数 net=train(net,u,d)u、d：期望输入、输出。目标函数：均方误差 y：网络输出。BP网络BP算法学习(训练)4BP网络学习训练 Matlab程序：m252.m5BP网络学习训练m252.m某次执行结果学习收敛过程学习收敛过程6BP网络学习训练m252.m某次执行结果网络输出网络输出 y(*)逼近输

2、出样本逼近输出样本d(O)7Command Window:见数据：w1b1w2b2d=-1-1 1 1 y=-0.9237 -1.0011 0.8865 1.0453BP网络学习训练m252.m某次执行结果8BP网络BP算法学习(训练)与函数“traingd”有关的训练参数：1.最大训练次数：net.trainParam.epochs （缺省为100）2.训练要求精度：net.trainParam.goal （缺省为0）3.学习率：net.trainParam.lr （缺省为0.01）4.最大失败次数：net.trainParam.max_fail （缺省为5）5.最小梯度要求：net.trainParam.min_grad （缺省为1e-10）6.显示训练迭代过程：net.trainParam.show （缺省为25,NaN为不显示）7.最大训练时间：net.trainParam.time （缺省inf）9BP网络BP算法学习(训练)训练中，终止训练的条件：1.训练次数 最大训练次数epochs 2.目标函数 要求精度goal 3.梯度值 最大训练时间time 只要满足其中的一个条件，训练便会终止。10BP网络学习训练思考与练习1.由m252.m及程序执行结果的数据，画网络结构。2.若改变网络隐层节点数，隐层节点非线性作用函数，程序应如何变化？11结束12